Para ayudarte a crear y evaluar agentes de datos con la API de Conversational Analytics, en esta página, se proporcionan vínculos a instructivos guiados, demostraciones interactivas, aplicaciones de ejemplo y herramientas de desarrollo.
Instructivos interactivos
En esta sección, se incluyen vínculos a codelabs, notebooks interactivos de Colaboratory y entradas de blog que proporcionan orientación paso a paso para ayudarte a aprender los conceptos básicos de la API.
| Recurso | Descripción | Formato |
|---|---|---|
| Introducción a la API de Conversational Analytics | Sigue un instructivo paso a paso para aprender a usar el SDK de Python con una fuente de datos de BigQuery, cómo crear un agente nuevo con la API de Conversational Analytics, cómo crear y administrar conversaciones, y cómo enviar y transmitir respuestas desde la API. | Codelab |
| Crea una app de chat con la API de Conversational Analytics para Looker y BigQuery | Aprende a usar la API de Conversational Analytics con Looker y BigQuery para compilar una aplicación de chat, incluido cómo configurar la app de inicio rápido de Streamlit, y conoce los beneficios de Looker para el modelado semántico. | Codelab |
| Notebook de Colaboratory de HTTP | Explora una guía interactiva paso a paso para configurar tu entorno, compilar un agente de datos y realizar llamadas a la API con solicitudes HTTP. | Notebook |
| Notebook de Colaboratory del SDK de Python | Explora una guía interactiva paso a paso para configurar tu entorno, compilar un agente de datos y realizar llamadas a la API con el SDK de Python. | Notebook |
| Blog: Compila un agente conversacional en BigQuery con la API de Conversational Analytics | Aprende a crear un agente conversacional de BigQuery con el SDK de Python, con orientación sobre la configuración, las conversaciones con estado y las respuestas de transmisión. | Blog |
Aplicaciones y demostraciones de muestra
En esta sección, se incluyen vínculos a aplicaciones de muestra y demostraciones en video que muestran las capacidades de la API.
Apps y videos de muestra
En los siguientes recursos, se muestra cómo integrar la API de Conversational Analytics en varios entornos y se proporcionan resúmenes de las funciones de la API:
- App de inicio rápido de Streamlit: Aprende a realizar la integración con la API de Conversational Analytics en un entorno de prueba local.
- Demostraciones y herramientas de Conversational Analytics: Revisa las demostraciones y las herramientas que muestran las capacidades de la API de Conversational Analytics y proporcionan patrones de integración prácticos.
- YouTube: API de Conversational Analytics: Obtén información sobre la API de Conversational Analytics, incluido cómo procesa preguntas en lenguaje natural, se conecta a fuentes de datos como BigQuery y Looker, y devuelve resultados como texto o visualizaciones.
- YouTube: Incorpora experiencias de Analytics en tus aplicaciones con la API de Conversational Analytics: Obtén información sobre la API de Conversational Analytics y cómo compilar un agente de la API de Conversational Analytics con el Kit de desarrollo de agentes (ADK).
SDKs y herramientas de desarrollo
En esta sección, se proporcionan vínculos a las bibliotecas cliente, el Kit de desarrollo de agentes (ADK), MCP Toolbox y otras herramientas para compilar, administrar y evaluar agentes de datos.
Bibliotecas cliente
Las instrucciones de instalación y la documentación de referencia están disponibles para las siguientes bibliotecas cliente de la API de Conversational Analytics:
Kit de desarrollo de agentes (ADK)
El Kit de desarrollo de agentes (ADK) incluye herramientas para compilar y administrar agentes de datos de la API de Conversational Analytics:
ask_data_agent: Haz preguntas en lenguaje natural a un agente de datos preconfigurado haciendo referencia a su ID.ask_data_insights: Genera estadísticas de datos en lenguaje natural a partir de fuentes como BigQuery con una llamada a la API sin estado que no requiere un agente de datos.
MCP Toolbox para bases de datos
MCP Toolbox para bases de datos es un servidor de MCP de código abierto que conecta agentes de IA, IDEs y aplicaciones a fuentes de datos. Envuelve la API de Conversational Analytics como herramientas compatibles con MCP que permiten la interacción con servicios como BigQuery y Looker.
La caja de herramientas incluye herramientas compatibles con el MCP para los siguientes servicios:
- Herramienta de análisis conversacional de BigQuery (
bigquery-conversational-analytics) - Herramienta de Conversational Analytics de Looker (
looker-conversational-analytics)
Otras herramientas de desarrollo
La siguiente herramienta puede ayudarte con otras tareas de desarrollo, como la evaluación de agentes:
- Prism: Usa esta aplicación de código abierto para supervisar y evaluar el rendimiento de los agentes de IA, ejecutar conjuntos de pruebas y capturar registros.